我们在观看视频的时候，在运动剧烈的场景常能观察到图像出现小方块，小方块在边界处呈现不连续的效果（如下图），这种现象被称为块效应（blocking artifact）。首先我们需要搞清楚块效应产生的原因。h.264在编码过程中对像素残差进行了DCT变换，变换后得到的DCT系数是与每个像素都相关的，这些系数代表了被变换数据的基础色调与细节。h.264在DCT变换后对DCT系数进行了量化，量化能有效去除
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2024-05-27 18:25:19
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# 实现图像分块 Python 教程
## 概述
在这篇文章中，我将教你如何在 Python 中实现图像分块的功能。作为一名经验丰富的开发者，我会逐步指导你完成这个任务。
### 流程图
```mermaid
flowchart TD
A[读取图像] --> B[将图像转换为数组]
B --> C[分块处理]
C --> D[保存处理后的图像]
```
### 关系图
原创
2024-06-28 05:36:49
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一、 算法目的及原理（1） 目的：阈值分割可以把图像中的前景目标和背景分割开，它特别适用于目标和背景占据不同灰度级范围的图像。它不仅可以极大的压缩图像的数据信息，而且也大大简化了分析和处理步骤，因此在很多情况下，是进行图像分析、特征提取与模式识别之前的必要的图像预处理过程，常用于机器视觉产品的检测。（2） 原理：通过统计灰度直方图，在峰与峰的灰度级之间设定阈值，把图像分割成n类。基于OTSU的阈值
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2024-05-31 00:50:59
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在遥感图像处理时,通常因为图像太大,导致计算机内存不够,无法处理.将图像进行分块处理后,再对每一块进行处理将结果进行合并,既能减少计算机内存的负担,又能提高处理速度. python代码 from osgeo import gdal import os import numpy as np def w ...
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2021-09-12 21:56:00
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时装业是人工智能领域很有前景的领域。 研究人员可以开发具有一定实用价值的应用。 在这里我开发了一个来自Zalando在线商店的推荐和标记服装的解决方案。在这篇文章中，我们会开发一个提取连衣裙的应用。 它输入原始的图像（从网络上下载或用智能手机拍照），并提取图像中的连衣裙。 分割的难点在于原始图像中存在了大量的噪声，但是我们会在预处理期间通过一个技巧来解决这个问题。最后，您还可以尝试将此解决方案与之
分割的原则就是使划分后的子图在内部保持相似度最大，而子图之间的相似度保持最小。 以一个两类的分割为例，把G = (V,E) 分成两个子集A,B,另： A\cup B=V，A\cap B=\phi ，CUT(A,B) = \Sigma_{\mu\in A，v\in B}w(\mu,v) , 其中 w(\mu,v) , 是权重(weight), 最小割就是让上式的值最小的分割。GraphCut该方法把
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2023-08-28 14:51:25
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1. block_divide
% 返回的块向量构成的矩阵，其维度信息为 K^2 * N，每一列由块构成的列向量
function P = block_divide(I, K)
r = size(I, 1)/K;
c = size(I, 2)/K;
P = zeros(K^2, r*c);
f = @(A) A(:);
for i = 1:r,
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2017-03-03 16:03:00
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# Python 实现图像按照步长分块的教程
在计算机视觉和图像处理领域，按照特定步长将图像分块是一个常见的操作。这可以用于特征提取、数据增强等任务。本文将详细讲解如何使用 Python 实现图像的分块，并提供示例代码和逐步解析。
## 流程概述
以下是实现图像分块的基本步骤：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | -----------------
原创
2024-09-11 04:14:48
171阅读
转自赵文原文 gdal读写图像分块处理（精华版） Review： 用gdal，感觉还不如直接用C++底层函数对遥感数据进行处理。因为gdal进行太多封装，如果你仅仅只是Geotif等格式进行处理，IO，遍历，转换，算法处理等操作，就别用gdal了。如果你想懒省事，那么这篇文章还是或许有些参考价值了。
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2017-05-11 22:16:00
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1. block_divide
% 返回的块向量构成的矩阵，其维度信息为 K^2 * N，每一列由块构成的列向量
function P = block_divide(I, K)
r = size(I, 1)/K;
c = size(I, 2)/K;
P = zeros(K^2, r*c);
f = @(A) A(:);
for i = 1:r,
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2017-03-03 16:03:00
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## 图像的分块切片 Python实现流程
### 1. 理解问题
在开始编写代码之前，我们需要对问题进行一些理解。图像的分块切片是指将一张大图分割成多个小块，每个小块可以单独处理或者进行其他操作。在Python中，我们可以使用PIL库来实现图像的分块切片。
### 2. 导入必要的库
在开始编写代码之前，我们需要导入Python的PIL库。PIL库提供了处理图像的功能，包括图像的读取、保
原创
2023-09-27 16:48:55
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我为我的一个班级写了一个图像识别代码。 我正在对“好”和“坏”的心脏超声图像进行分类。 我遇到的问题是分类器总是预测图像是“好的”。 我目前没有太多图像需要排序，所以准确度只有50％左右，但我不确定为什么机器总是认为图像好。 我提供了以下代码：#required imports #using sequential from tensorflow from...因为之后的项目要用到影像聚类，之前一直
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2024-08-09 17:02:41
47阅读
文章目录语义分割与实例分割概述语义分割的应用语义分割数据集损失函数1. cross entropy loss2. weighted loss3. Focal loss4. Dice LossFCN全连接卷积神经网络转置卷积实现二维转置卷积转置卷积是一种卷积使用FCN进行语义分割Unet网络的编解码过程网络结构为什么适用于医学图像？Unet++deeplab分割算法概述简述空洞卷积的设计思路条件随
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2024-05-15 02:24:30
269阅读
”“”K-Means to realize Image segmentation “”“importnumpy as npimportPIL.Image as imagefrom sklearn.cluster importKMeans#Define loadDato to solve my image
defloadData(filePath):
f= open(filePath,'rb')#d
Opencv 图像分割： 阈值化分割 区域分割 边缘分割卷积 就是两个函数之间的相互关系，然后得出一个新的值，在连续空间做积分计算，然后在离散空间内求和的过程。 在计算机视觉里面，可以把卷积当做一个抽象的过程，就是把小区域内的信息统计抽象出来图像阈值化分割 按照灰度级，对像素集合进行一个划分，得到的每个子集形成一个与现实景物相对应的区域， 各个区域内部具有一致的属性，而相邻区域不具有这种一
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2024-02-23 09:26:08
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2008-07-14 22:39:00
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1. 介绍图像处理的算法复杂度通常都比较高，计算也相应比较耗时。利用CPU多线程处理能力可以大幅度加快计算速度。但是，为了保证多线程处理的结果和单线程处理的结果完全相同，图像的多线程计算有一些需要特别考虑的地方。基本思路：为了能让多个线程同时并行处理，那么各自处理的数据不能有交集，这很好理解。那么基本思路是将一副图像分成多个子块，每个子块数据肯定是没有交集的，每个线程对一个子块数据进行处理，完成
原创
2021-12-14 17:28:18
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朱金灿在图像处理系统中一般采取分块读写的办法，因为一般不可能一下子开辟一个大内存把整幅图像读进来。分块读取的道理一般大家都懂，不过如何分块里面却是有学问的。下面谈谈我的看法。在大图像处理中磁盘I/O一般是效率的主要瓶颈。因此如何分块的着眼点应该是如何减少磁盘I/O。一般的图像处理系统采取将块分成256*256或者512*512的块。实
原创
2021-12-16 09:31:54
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车牌识别总体分成两个大的步骤：一、车牌定位：从照片中圈出车牌二、车牌字符识别这里只说第二个步骤，字符识别包括两个步骤：1、图像处理原本的图像每个像素点都是RGB定义的，或者称为有R/G/B三个通道。在这种情况下，很难区分谁是背景，谁是字符，所以需要对图像进行一些处理，把每个RGB定义的像素点都转化成一个bit位（即0-1代码），具体方法如下：①将图片灰度化名字拗口，但是意思很好理解，就是把每个像素
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2024-10-28 14:27:18
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一、目标：将两幅图片拼接成为一个全景图：拼接前拼接后二、思路分别将两张图片对应的关键点求出，并将每个关键点对应的特征向量描述出来。对两幅图像的关键点进行特征匹配（这里使用BF-knn方法进行匹配）利用RANSAC方法对匹配好的关键点进行筛选，计算出单应性矩阵H对配对的结果可视化。利用H将图像A进行投影变换，将变换后的图像A的大小设定为A,B拼接好以后图像的大小将图像B拼接在图像A空缺的地方，完成拼
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2024-07-10 13:15:28
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